from typing import List
from agno.agent import Agent, RunResponse # noqa
from agno.models.cerebras import Cerebras
from pydantic import BaseModel, Field
from rich.pretty import pprint # noqa
class MovieScript(BaseModel):
setting: str = Field(
..., description="提供一个精彩的卖座电影的场景。"
)
ending: str = Field(
...,
description="电影结局。如果不可用,请提供一个圆满结局。",
)
genre: str = Field(
...,
description="电影类型。如果不可用,请选择动作、惊悚或浪漫喜剧。",
)
name: str = Field(..., description="给这部电影起个名字")
characters: List[str] = Field(..., description="这部电影的角色名字。")
storyline: str = Field(
..., description="电影的故事梗概,三句话。要令人兴奋!"
)
# Agent that uses a JSON schema output
json_schema_output_agent = Agent(
model=Cerebras(id="llama-4-scout-17b-16e-instruct"),
description="你是一个乐于助人的助手。根据地点总结电影剧本,并将其放入一个 JSON 对象。",
response_model=MovieScript,
)
json_schema_output_agent.print_response("New York")
创建虚拟环境
打开 Terminal
并创建一个 python 虚拟环境。
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
设置你的 API 密钥
export CEREBRAS_API_KEY=xxx
安装库
pip install -U cerebras-cloud-sdk agno
运行 Agent
python cookbook/models/cerebras/basic_json_schema.py